張量數據的特徵提取與分類 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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張帆，許麗，孫帥 著

圖書標籤:

• 張量分解
• 機器學習
• 特徵提取
• 數據分類
• 模式識彆
• 數據挖掘
• 深度學習
• 人工智能
• 數值計算
• 科學計算

齣版社： 中國水利水電齣版社

ISBN：9787517057550

版次：1

商品編碼：12324690

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：183

正文語種：中文

內容簡介

　　《張量數據的特徵提取與分類》的主要研究內容是在模式識彆應用領域中，提齣新的基於張量數據的特徵提取和分類算法，並且對這些張量型算法進行詳細的理論推導和性能分析，在實驗中驗證所提齣算法的優越性。主要內容來自於作者多年的研究成果，使讀者能夠比較全麵地瞭解張量分析的基本知識以及張量型算法在模式識彆領域的研究、發展和應用。《張量數據的特徵提取與分類》理論聯係實際，集知識性、專業性、操作性、技能性為一體。《張量數據的特徵提取與分類》的讀者對象主要為模式識彆的、人工智能領域的研究人員以及高等院校高年級的學生和研究生。

目錄

前言

第1章 緒論
1．1 研究背景與意義
1．2 傳統特徵提取和分類方法
1．3 基於張量數據的特徵提取和分類方法研究現狀
1．3．1 數據的張量錶示
1．3．2 基於張量數據的特徵提取算法
1．3．3 基於張量數據的分類器
1．3．4 張量型算法與嚮量型算法比較
1．4 實驗數據庫
1．5 本章小結

第2章 相關理論基礎
2．1 張量理論
2．1．1 張量的符號錶示與展開
2．1．2 張量的基本運算
2．1．3 張量的秩和分解
2．1．4 張量一張量投影與張量一矢量投影
2．2 相關嚮量型特徵提取算法
2．2．1 PCA算法
2．2．2 LDA和MSD算法
2．3 極限學習機分類算法
2．4 嶺迴歸分類算法
2．5 本章小結

第3章 基於MPCA和GTDA的張量型特徵提取算法
3．1 引言
3．2 融閤MPCA和GTDA的特徵提取算法
3．2．1 多綫性主成分分析
3．2．2 廣義張量判彆分析
3．2．3 MPCA與GTDA算法融閤
3．3 GTDA算法的先決條件分析
3．3．1 投影後特徵子空間的維數確定
3．3．2 迭代初始化的條件
3．3．3 迭代終止條件
3．3．4 收斂性
3．4 實驗結果分析
3．4．1 GTDA初始化條件的選擇
3．4．2 GTDA與MDA的收斂性分析
3．4．3 FERET人臉庫的實驗和結果分析
3．4．4 步態數據庫的實驗和結果分析
3．4．5 AR彩色人臉數據庫的實驗和結果分析
3．5 本章小結

第4章 張量型極限學習機分類算法
4．1 引言
4．2 二維極限學習機分類器
4．2．1 2D-ELM算法原理
4．2．2 2D-ELM實驗結果分析
4．3 張量極限學習機分類器
4．3．1 TELM算法原理
4．3．2 TELM的實驗結果分析
4．4 本章小結

第5章 多綫性多秩迴歸分類算法（MMRR）
5．1 引言
5．2 MMRR算法原理
5．2．1 算法推導過程
5．2．2 迭代優化過程
5．3 MMRR算法先決條件分析
5．3．1 MMRR算法的收斂性
5．3．2 MMRR算法的初始化條件和計算量比較
5．3．3 MMRR算法中各參數的確定
5．4 實驗結果分析
5．4．1 收斂性分析
5．4．2 不同初始化方法對算法分類性能的影響
5．4．3 參數變化對算法分類性能的影響
5．4．4 MMRR分類器的分類性能
5．5 本章小結

第6章 總結與展望
6．1 全文總結
6．2 工作展望
縮寫符號對照錶
數學符號對照錶
參考文獻

深度學習在自然語言處理中的應用：從基礎模型到前沿技術 圖書簡介 本書旨在係統、深入地探討深度學習技術在自然語言處理（NLP）領域的廣泛應用，特彆關注從基礎概念構建到前沿模型架構的演進曆程。內容聚焦於如何利用神經網絡強大的錶徵學習能力，解決文本理解、生成、翻譯和推理等核心自然語言任務。本書不涉及任何關於張量數據特徵提取和分類的具體內容，而是專注於語言信息本身的復雜性和處理機製。 --- 第一部分：自然語言處理與深度學習基礎 本部分為深入學習奠定堅實的理論基礎，著重於理解文本數據的數字化錶示方式以及支撐現代NLP的深度學習核心組件。 第一章：自然語言處理概述與挑戰 本章首先界定NLP的研究範疇，涵蓋從早期的基於規則和統計模型的方法到當前以深度學習為主導的範式轉變。詳細討論NLP麵臨的根本性挑戰，例如詞義的多義性、上下文依賴性、長距離語義關聯的捕獲，以及低資源語言的處理睏境。重點闡述語言學的基本概念，如句法結構、語義角色和語用學，這些都是後續模型設計必須考慮的語言學約束。 第二章：文本的嚮量化錶示（詞嵌入技術） 本章深入剖析如何將離散的自然語言符號轉化為連續的、稠密的嚮量空間錶示，即詞嵌入（Word Embeddings）。詳細介紹經典模型如Word2Vec（CBOW與Skip-gram的原理與優化）、GloVe的矩陣分解方法。更重要的是，本章會探討上下文相關的詞錶示技術，如ELMo，分析它們如何通過雙嚮LSTM結構捕獲詞在不同語境下的細微差彆，為理解動態語義奠定基礎。 第三章：深度學習基礎網絡結構在序列建模中的應用 本部分是序列數據處理的核心。首先迴顧前饋網絡（FNN）在NLP中的局限性。隨後，重點介紹循環神經網絡（RNN）及其變體：長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）。詳細拆解LSTM的輸入門、遺忘門和輸齣門的工作機製，解釋它們如何有效解決梯度消失/爆炸問題，實現對較長文本序列的有效記憶和信息流動。本章也會簡要對比不同RNN結構的計算效率和錶達能力。 第四章：注意力機製與序列到序列模型 注意力機製是現代NLP的基石之一。本章首先闡述傳統Seq2Seq（Encoder-Decoder）架構在機器翻譯等任務中的應用及其瓶頸（信息瓶頸）。接著，引入“注意力機製”的概念，解釋它如何允許解碼器在生成每一步輸齣時，動態地聚焦於源序列中最相關的部分。詳細分析加性注意力（Additive Attention）和乘性注意力（Multiplicative Attention）的數學實現，並將其應用於神經機器翻譯（NMT）的實例中。 --- 第二部分：基於Transformer的現代語言模型 本部分完全聚焦於Transformer架構及其催生的革命性語言模型傢族，這是當前NLP領域的主流範式。 第五章：Transformer架構的深入解析 本章將Transformer視為核心研究對象。詳細講解其完全基於自注意力機製的設計思想，擯棄瞭RNN的遞歸結構。重點解析Transformer的Encoder和Decoder堆棧的內部結構，包括多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）的並行化優勢，以及前饋網絡的激活函數選擇。著重分析“位置編碼”（Positional Encoding）在不依賴序列順序的情況下如何注入絕對或相對位置信息。 第六章：預訓練範式與自監督學習 本章探討語言模型的“預訓練-微調”範式。詳細介紹BERT模型及其掩碼語言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）任務。闡述其雙嚮上下文理解的優勢。此外，還將介紹其他重要的預訓練任務設計，如因果語言模型（Causal Language Modeling）在GPT係列中的應用，對比不同預訓練目標對模型下遊任務性能的影響。 第七章：大型語言模型（LLMs）的規模化與湧現能力 本章關注模型規模的增長帶來的能力飛躍。探討模型參數量、訓練數據量與計算資源之間的關係。重點討論LLMs在指令遵循、上下文學習（In-Context Learning, ICL）和思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）推理等方麵展現齣的“湧現能力”。分析這些能力的産生機製，並討論如何通過提示工程（Prompt Engineering）來有效激發LLMs的潛力，而非僅依賴模型結構本身的修改。 第八章：生成式模型與控製生成 本章專注於文本生成任務，如故事創作、代碼生成和對話迴復。詳細介紹解碼策略，包括貪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）及其在確保生成質量和多樣性之間的權衡。深入探討溫度參數（Temperature）在采樣過程中的作用，以及Top-k和Nucleus（Top-p）采樣如何有效控製生成文本的隨機性和流暢性。 --- 第三部分：前沿應用與模型優化 本部分關注將深度學習技術應用於具體的NLP子任務，並討論模型在實際部署中麵臨的效率和公平性挑戰。 第九章：神經機器翻譯與跨語言理解 本章集中於神經機器翻譯（NMT）的最新進展，特彆是如何利用大規模預訓練模型進行零樣本或少樣本翻譯。討論多語言模型（如mBERT, XLM-R）的構建原理，解釋共享底層錶示如何促進低資源語言的學習。探討在翻譯質量評估中使用的指標（如BLEU, METEOR, COMET）的局限性與發展方嚮。 第十章：知識密集型任務與檢索增強 本章探討NLP模型如何整閤外部知識庫以提升推理和問答的準確性。詳細介紹知識圖譜（KG）與深度學習模型的結閤方式。重點分析檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架構，說明其如何通過外部檢索模塊來緩解LLMs的“幻覺”問題，並提供可追溯的知識來源。 第十一章：模型壓縮、部署與高效推理 隨著模型規模的擴大，部署成本成為關鍵問題。本章討論模型壓縮技術在NLP中的實踐，包括知識蒸餾（Knowledge Distillation），將復雜教師模型的知識轉移給更小的學生模型。詳細介紹量化（Quantization）技術（如INT8、稀疏化）如何減少模型內存占用和加速推理速度，使其適用於邊緣設備或資源受限的環境。 第十二章：NLP模型的倫理、偏見與魯棒性 本章從社會責任角度審視NLP技術。詳細分析訓練數據中隱含的社會偏見（如性彆、種族刻闆印象）如何被模型習得並放大。討論評估模型魯棒性的方法，例如對抗性攻擊（Adversarial Attacks）對文本分類器或生成器的影響。最後，探討緩解偏見、提高模型公平性和透明度的前沿研究方嚮，如因果乾預和模型可解釋性技術（如Attention可視化）。 --- 本書麵嚮計算機科學、人工智能、語言學等相關領域的學生、研究人員及工程師，要求讀者具備一定的綫性代數、微積分和Python編程基礎，旨在培養讀者從理論理解到工程實踐的全方位能力。

評分☆☆☆☆☆

我最近對一些前沿的科研課題産生瞭濃厚的興趣，其中就包括利用深度學習模型進行大規模數據集分析。這本《張量數據的特徵提取與分類》從書名上看，似乎涵蓋瞭這一領域的核心內容。我特彆關注“特徵提取”這一部分，因為我覺得很多時候，模型的性能好壞，很大程度上取決於能否從原始數據中提取齣最具代錶性的特徵。我好奇書中是否會介紹一些創新的特徵提取方法，例如基於圖神經網絡（GNN）的特徵學習，或者一些針對特定領域（如時間序列、圖結構數據）的定製化特徵提取技術。在“分類”方麵，我希望能看到一些關於如何設計復雜分類任務的策略，比如多標簽分類、層次分類，或者帶有不確定性估計的分類。如果書中還能提及一些與模型解釋性相關的技術，讓我們能夠理解模型是如何做齣分類決策的，那對我的科研工作將是巨大的助力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，恰逢其時。我近期在學習一些關於推薦係統和自然語言理解的算法，發現張量在錶示用戶-物品交互、詞語-上下文關係等方麵有著天然的優勢。因此，我對於《張量數據的特徵提取與分類》這本書充滿瞭期待。我希望它不僅僅是停留在基礎概念的介紹，更能深入到如何將張量分解（如 Tucker 分解、CP 分解）等技術應用於特徵提取，發現數據中的隱藏結構。在分類方麵，我特彆關注如何處理高維稀疏張量，以及如何設計能夠捕捉張量之間復雜交互的分類模型。如果書中能夠提供一些關於如何平衡模型復雜度和計算效率的策略，以及如何進行模型正則化以防止過擬閤的討論，那將對我非常有幫助。我非常希望這本書能幫助我更好地理解和應用張量分析方法，從而在我的研究項目中取得突破。

評分☆☆☆☆☆

這本《張量數據的特徵提取與分類》聽起來像是打開瞭通往人工智能和機器學習大門的一把鑰匙。我最近在研究圖像識彆和自然語言處理，而這幾個領域都離不開對復雜數據的理解與處理。張量，這個數學概念，雖然聽起來有些抽象，但如果這本書能夠將其與實際應用相結閤，用清晰易懂的方式解釋如何從海量的張量數據中“提煉”齣有用的信息，那簡直是福音。我尤其關心書中對於特徵提取方法的介紹，比如捲積神經網絡（CNN）在圖像特徵提取上的強大能力，以及循環神經網絡（RNN）或Transformer在序列數據（比如文本）中的應用。如果書中能涵蓋這些前沿技術，並輔以代碼示例，那將極大地幫助我構建自己的模型。分類部分更是直接關係到模型的實際效能，從簡單的邏輯迴歸到復雜的深度學習分類器，我希望書中能有一個循序漸進的講解，讓讀者不僅理解理論，更能動手實踐，解決實際問題。對於我這樣想要深入理解“黑箱”模型如何運作的讀者來說，這樣一本書的價值是難以估量的。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，一本真正有價值的書，一定是能夠引導我進行獨立思考和深入探索的。我希望《張量數據的特徵提取與分類》不僅僅是簡單地羅列算法和公式，而是能夠深入淺齣地解析張量數據本身的特性，為何它如此適閤錶示某些類型的數據，以及在特徵提取的過程中，我們真正捕捉到的是數據的哪些本質屬性。例如，在處理多維數據時，如何避免信息冗餘，如何捕捉不同維度之間的關聯性，這些都是非常關鍵的問題。而分類部分，我希望它能超越“輸入數據，輸齣類彆”的簡單框架，去探討不同分類算法的優勢與劣勢，以及在何種場景下選擇何種算法更為恰當。如果書中能提供一些關於模型選擇、超參數調優、以及模型評估的實用建議，那就太棒瞭。我期待這本書能幫助我建立起一套紮實的理論基礎，並在此之上，發展齣解決復雜數據問題的能力，而不是僅僅停留在模仿和套用層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《張量數據的特徵提取與分類》讓我聯想到近期工作中遇到的一個瓶頸。我們團隊正在嘗試構建一個能夠分析用戶行為數據的係統，這些數據具有非常復雜的多模態屬性，用傳統的錶格數據方式處理起來非常吃力，而張量似乎是更自然的錶示方式。我非常期待書中能夠詳細講解如何將不同來源的數據（比如用戶交互日誌、多媒體內容等）有效地組織成張量，以及在此基礎上如何設計有效的特徵提取流程。例如，是否存在通用的張量分解技術，能夠幫助我們發現數據中的潛在模式？在分類方麵，我特彆想瞭解如何處理類彆不平衡的問題，以及如何構建能夠處理時序性或空間性依賴的分類模型。如果書中能提供一些實際案例的分析，說明如何通過特徵提取和分類解決具體業務問題，那將對我非常有啓發，能夠直接指導我的工作方嚮。